Abstract:Perkembangan teknologi smartphone yang pesat menyebabkan meningkatnya jumlah merek, tipe, dan variasi produk yang beredar di pasaran, sehingga menyulitkan konsumen dalam menentukan smartphone terbaik sesuai dengan kebutuhan…
han dan kemampuan finansial. Toko All Brand sebagai toko multi-merek menyediakan banyak alternatif smartphone, namun belum memiliki mekanisme yang sistematis untuk membantu konsumen dalam proses pemilihan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pendukung keputusan pemilihan smartphone terbaik pada toko All Brand menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW digunakan karena mampu menyelesaikan permasalahan pengambilan keputusan multikriteria melalui proses normalisasi, pembobotan, dan perankingan alternatif. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini meliputi harga, kapasitas RAM, memori internal, kualitas kamera, performa prosesor, dan kapasitas baterai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan perankingan smartphone secara objektif berdasarkan nilai preferensi. Dari hasil perhitungan, smartphone Oppo Reno memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,92 dan direkomendasikan sebagai smartphone terbaik. Implementasi sistem menunjukkan bahwa metode SAW dapat diterapkan secara efektif untuk membantu konsumen dan pihak toko dalam pengambilan keputusan pemilihan smartphone. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi proses pemilihan produk, meminimalkan kesalahan keputusan, serta meningkatkan kualitas pelayanan di toko All Brand.
Abstract:Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan machine learning dalam analisis data penjualan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Minimarket Mardi memiliki beragam produk dengan pola pembelian yang bervariasi,…
ariasi, sehingga diperlukan metode analisis yang mampu mengelompokkan data penjualan secara lebih terstruktur. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk melakukan segmentasi penjualan berdasarkan atribut tertentu, seperti kategori produk, jumlah penjualan, serta frekuensi transaksi. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, penentuan jumlah klaster optimal dengan metode Elbow, serta implementasi algoritma K-Means. Hasil analisis menunjukkan terbentuknya beberapa klaster yang merepresentasikan pola penjualan produk di Minimarket Mardi, mulai dari produk dengan tingkat penjualan tinggi, sedang, hingga rendah. Segmentasi ini dapat membantu manajemen minimarket dalam merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran, pengelolaan stok yang lebih efisien, serta peningkatan pelayanan kepada konsumen. Dengan demikian, penerapan K-Means Clustering terbukti efektif dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data di sektor ritel.
Abstract:Teknologi informasi berkembang dengan cepat dan semakin kompleks dari waktu ke waktu, dan bisnis serta lembaga pendidikan secara intrinsik terkait dengannya. Salah satu aspek utama yang memiliki dampak besar pada pendidikan…
kan adalah teknologi informasi. Dengan demikian, untuk meningkatkan keberhasilan dan efisiensi pendidikan, manajemen teknologi informasi menjadi sangat penting. salah satu faktor utama perkembagan sekolah adalah tekonologi Informasi. Teknologi informasi (TI) pada hakikatnya merupakan hasil samping dari kecanggihan dan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi yang dikembangkan oleh manusia dengan tujuan untuk menghasilkan manusia yang berkualifikasi dan berpendidikan tinggi. Analisis merupakan proses menyelidiki atau menganalisis suatu kejadian dengan menggunakan fakta-fakta untuk menentukan keadaan yang sebenarnya. Biasanya, prosedur ini dilakukan bersamaan dengan pengolahan data atau penelitian. Hasil analisis diprediksi akan meningkatkan pemahaman dan memudahkan pengambilan keputusan. Tahapan perencanaan analisis sentimen pendekatan Naïve Bayes memberikan gambaran umum tentang tahapan penelitian yang dilakukan. Pendapat siswa tentang bagaimana teknologi informasi berkembang di SMA Negeri 1 Wewewa Selatan terlihat terbagi. Temuan penelitian menunjukkan bahwa sikap masyarakat terhadap perkembangan teknologi informasi sebagian besar positif, sebagaimana dibuktikan oleh hasil metode Naïve Bayes yang menunjukkan akurasi 87,50%, presisi 17,50%, dan recall 20%
Abstract:Memeliahara kucing merupakan hal yang sangat digemari, namun tidaklah mudah untuk memonitoring penyimpanan pakan dan minum kucing secara real-time, dalam hal ini para pemelihara memerlukan sistem yang dapat memonitoring…
ing kondisi pakan dan minum kucing mereka tanpa harus berada dirumah. Pada penelitian ini menggunakan Metode Prototype untuk mengembangkan sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini bekerja secara otomatis menggunakan RTC untuk penjadwalan waktu pemberian pakan, Sensor Load Cell sebagai alat untuk menimbang berat pakan yang akan dibaca oleh servo untuk menarik tali pintu penampung pakan dan Sensor Water Level untuk mengukur ketinggian air. Kemudian data pada kedua sensor tersebut akan di tampilkan pada aplikasi telegram untuk mengetahui kondisi dari wadah pakan dan minum kucing.
Abstract:SD Negeri 071028 Luzamanu merupakan instasi pendidikan yang begerak dibidang pendidikan yang berupaya menciptakan kemampuan, keterampilan dan keahlian belajar para siswa dan siswinya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi…
engidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi siswa di SD Negeri 071028 Luzamanu dan mengembangkan model prediksi menggunakan algoritma C4.5. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengevaluasi akurasi model prediksi tersebut dalam memprediksi prestasi akademik siswa. Algoritma C4.5 merupakan suatu model prediksi yang menggunakan struktur pohon keputusan. Data dalam pohon keputusan biasanya dinyatakan dalam bentuk tabel dengan data record. Secara umum, algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan dimulai dari pemilihan atribut sebagai akar, membuat cabang untuk tiap tiap nilai, membagi kasus dalam cabang. Dan mengulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama. Dapat diketahui bahwa atribut dengan Gain tertinggi adalah Nilai Sikap dengan nilai 0,433593, sehingga atribut Nilai Sikap dapat menjadi Node Akar berikutnya. Penelitian ini menggunakan sistem algoritma c4.5 dapat membantu pihak sekolah untuk memprediksi prestasi siswa pada sekolah UPT SD Negeri 071028 Luzamanu. Model prediksi yang dikembangkan menggunakan algoritma C4.5 menunjukkan akurasi yang tinggi dalam memprediksi prestasi akademik siswa berdasarkan data yang tersedia.
Abstract:Program Magang Kerja Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) telah memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan kompetensi mahasiswa Indonesia untuk menghadapi dunia kerja. Namun, proses pelaporan magang konvensional…
sional seringkali terkendala oleh masalah administratif yang rumit dan memakan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan, mengimplementasikan, dan mengevaluasi aplikasi "Live Report" sebagai solusi inovatif dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas pelaporan magang. Penelitian ini menggunakan metode campuran dengan survei, wawancara, observasi, dan analisis data untuk mengukur dampak aplikasi terhadap kualitas pelaporan, keterlibatan mahasiswa, dan kolaborasi antara perguruan tinggi dan perusahaan mitra. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan kualitas program MBKM dan menjadi model bagi pengembangan platform pelaporan magang lainnya di Indonesia.
Abstract:Stunting yaitu kekurangan gizi menahun atau kronis yang dapat terlihat pada tinggi badan balita lebih pendek dari balita seusianya. Pravelensi balita yang terjangkit stunting secara nasional sebesar 37,6 persen (2007) dan…
n mengalami penurunan menjadi 35,8 persen (2010). Namun meningkat kembali menjadi 37,2 persen (2013) dan menurun kembali menjadi 29,9 persen (2018). Data tersebut menunjukkan pravelensi stunting yang tidak menentu. Banyak faktor yang mempengaruhi stunting khususnya pengetahuan orang tua mengenai mengenai gizi seimbang pencegah stunting. Pencegahan stunting perlu dilakukan dengan pemantauan status gizi secara berkala dan pemenuhan gizi seimbang Balita. Berdasarkan penelitian tersebut, maka dilakukan pemberian makanan bergizi seimbang pencegah Stunting dan sistem pakar deteksi dini stunting dengan sistem pakar. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Dempster Shafer dapat mendeteksi stunting balita lebih baik dengan akurasi 90% dibandingkan metode Naive Bayes dengan akurasi 75%. Aplikasi ini bertujuan membantu menurunkan angka stunting balita yang masih menjadi masalah saat ini.
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode pemilihan penerima bantuan pemanfaatan dan penghunian rumah susun kota Tanjungbalai dengan menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS). Metode…
WASPAS digunakan untuk menyelesaikan masalah pemilihan yang kompleks dengan mempertimbangkan kriteria yang berbeda dan bobot yang berbeda untuk masing-masing kriteria. Penelitian ini menggunakan data calon penerima bantuan pemanfaatan dan penghunian rumah susun kota Tanjungbalai. Terdapat 7 kriteria yang digunakan dalam penelitian ini. Setelah mendapatkan data kriteria, maka dilakukan analisis WASPAS untuk menentukan bobot kriteria dan ranking kandidat. Selanjutnya, ranking kandidat ditentukan dengan membandingkan nilai preferensi setiap calon penerima bantuan dengan nilai preferensi ideal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa calon penerima bantuan dengan ranking tertinggi adalah calon penerima bantuan yang memenuhi kriteria yang ditetapkan. Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa metode WASPAS dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pemilihan penerima bantuan pemanfaatan dan penghunian rumah susun kota Tanjungbalai dengan efektif dan efisien. Metode ini dapat juga dapat meminimalkan kesalahan dalam pemilihan dan meningkatkan efektivitas bantuan yang diberikan.
Abstract:Abstract: Sipaku Area Village currently has a population of 1963 family cards with a density of 7423 people divided into 8 hamlets. Villages can still register people who do not have an Indonesia Smart Card with the concerned…
erned office by recording the data on the people who have KPS, PKH or SKTM, to get the Indonesia Smart Card (KIP) program, because many people submit applications and there are many criteria that must be taken into account. faced by the Sipaku Area Village Head Office in determining the priority of potential KIP recipients is very difficult, not transparent and inefficient. Therefore, to overcome this problem, it is necessary to have a system for determining the priority of potential KIP recipients by adding some more basic criteria. In this study a decision support system was designed using the AHP (Analitycal Hierarchy Process) method. The results of calculations using the pairwise comparison matrix for the use of criteria show that the most important priority is shown in the status of an active applicant of 0.391, the second priority is the completeness of the files of 0.406, the third priority is the orphanage of 0.095, the fourth priority is parental income of 0.066, and the priority the fifth is a dependent of 0.041. Meanwhile, for alternative use, the data obtained is that the highest value weight determines the recipient of Smart Indonesia Card Assistance (KIP), namely Rizky Amelia Ritonga with a value of 0.171, the second alternative is Rangga Pranata with a value of 0.141 and the third alternative is Elva Radis with a value of 0.124.
Keywords: Smart Indonesian Card Recipients (KIP), AHP Method, PHP and MySQL.
Abstrak: Desa Sipaku Area yang sekarang ini mempunyai jumlah penduduk 1963 kartu keluarga dengan kepadatan 7423 jiwa yang terbagi dalam 8 Dusun. Desa tetap bisa mendaftarkan masyarakat yang tidak memiliki Kartu Indonesia Pintar ke Dinas yang bersangkutan dengan mendata masyarakatnya yang memiliki KPS, PKH atau SKTM, untuk mendapat program Kartu Indonesia Pintar (KIP), karena banyaknya masyarakat mengajukan permohonan dan banyak kriteria yang harus diperhitungkan, sehingga Kendala yang dihadapi oleh pihak Kantor Kepala Desa Sipaku Area dalam menentukan prioritas calon penerima KIP sangat sulit, tidak transparan dan tidak efesien. Oleh Karena itu, untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu adanya sistem dalam menentukan prioritas calon penerima KIP dengan menambahkan beberapa kriteria yang lebih mendasar. Pada penelitian ini dirancang sistem pendukung keputusan menggunakan metode AHP (Analitycal Hierarchy Process). Hasil perhitungan menggunakan matrik perbandingan berpasangan untuk penggunaan kriteria menunjukkan bahwa prioritas yang paling utama ditunjukkan pada status Pemohon aktif sebesar 0.391, prioritas kedua yaitu Kelengkanpan Berkas sebesar 0.406, prioritas ketiga yaitu kondisi yatim piatu sebesar 0.095, prioritas keempat yaitu penghasilan orangtua sebesar 0.066, dan prioritas kelima yaitu tanggungan sebesar 0.041 Sedangkan untuk penggunaan alternatif diperoleh data yaitu bobot nilai paling tinggi menentukan Penerima Bantuan Kartu Indonesia Pintar (KIP) yaitu Rizky Amelia Ritonga dengan nilai 0.171, alternatif kedua Rangga Pranata dengan nilai 0.141 dan alternatif ketiga Elva Radis dengan nilai 0.124.
Kata kunci : Penerima Bantuan PIP, Metode AHP, PHP dan MySQL.
Abstract:Sumber Daya Manusia adalah salah satu bentuk penting dalam instansi yang sangat menentukan kesuksesan suatu instansi, maka dari itu dibutuhkan sumber daya manusia yang pantas sesuai kriteria yang diinginkan oleh sebuah perusahaan.…
erusahaan. SPBU 14.288.607 Jalan Yos Sudarso KM 26 Meranti melakukan proses seleksi karyawan secara manual dengan kriteria pengalaman kerja, kesehatan, umur, pendidikan terakhir dan hasil tes wawancara. Metode AHP yaitu metode untuk memecahkan suatu situasi yang kompleks tidak terstruktur dalam beberapa komponen dalam susunan yang hirarki, dengan memberi nilai subjektif tentang pentingnya setiap variabel secara relatif, dan menetapkan variabel mana yang memiliki prioritas paling tinggi guna mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Dengan menerapkan metode AHP sebagai sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan pada SPBU 14.288.607 maka dapat membantu dalam pengambilan keputusan untuk perekrutan karyawan berdasarkan kriteria yang ditentukan. Hasil perhitungan metode AHP berupa perankingan yang diurutkan berdasarkan dari nilai yang terbesar ke yang terkecil sehingga penyeleksian calon karyawan menjadi lebih tepat sasaran.